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生成AI：自学路线图
是开发人员和数据从业人员的实用指南，以在生成AI系统（从基础模型到生产部署）中建立专业知识。
来源:KDnuggets简介
生成AI的爆炸爆发改变了我们对人工智能的看法。从GPT-3的好奇心开始的原因已经发展成为业务的必要性，跨越行业的公司将文本生成，图像创建和代码合成整合到其产品和工作流程中。
对于开发人员和数据从业人员来说，这种转变既提出了机会又挑战。传统的机器学习技能为基础提供了基础，但是生成的AI工程要求采用完全不同的方法 - 一种强调使用预训练的基础模型而不是从头开始训练，在概率输出而不是确定性的逻辑上设计系统，而不是确定性的逻辑，以及创建而不是分类的构建应用程序。
该路线图提供了独立发展生成AI专业知识的结构性途径。您将学会使用大型语言模型，实施检索功能的生成系统，并部署准备生产的生成应用程序。重点仍然是实用的：通过动手项目来建立技能，这些项目向雇主和客户展示您的能力。
第1部分：了解生成AI基本面
是什么使生成性AI不同
生成AI表示从模式识别到内容创建的转变。传统的机器学习系统在分类，预测和优化方面表现出色 - 它们分析现有数据以做出有关新投入的决策。生成系统创建新内容：自然读取的文本，捕获特定样式的图像，解决编程问题的代码。
基本先决条件
构建生成的AI应用程序需要使用Python编程和基本的机器学习概念舒适，但是您不需要在神经网络体系结构或高级数学方面进行深入的专业知识。大多数生成的AI工作都是使用API和框架在应用层发生的，而不是从头开始实现算法。